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Selfhostllm.org

计算 GPU 内存要求和最大并行请求,用于自行忏悔的 zxq6 推论这种说法。支持Llama,Quen,DeepSeek…

模型 API 与开发平台 · 开源、模型 API 与开发平台

概述

Selfhostllm.org 是一款归入「模型 API 与开发平台」方向的 AI 工具,官网为 selfhostllm.org。官网标题为“SelfHostLLM - GPU Memory Calculator for LLM Inference”。

官网对产品的描述是:计算 GPU 内存要求和最大并行请求,用于自行忏悔的 zxq6 推论这种说法。支持Llama,Quen,DeepSeek,Mistr忏悔等等)。高效规划你的AI基础设施。(原文:Calculate GPU memory requirements and max concurrent requests for self-hosted LLM inference. Support for Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral and more. Plan your AI infrastructure efficiently.)

首页还提到:与其它用户共享此链接以加载相同的配置:示例:14GB(7B型)×0.5(Zxq忏悔))=7GB

说明:本页内容基于 2026 年 10 月对 selfhostllm.org 首页的抓取整理,非官方文档,具体以官网为准。

功能

  • QQ 共享配置(📤 Share Configuration)
  • 最大并行请求如何计算(📊 How Max Concurrent Requests is Calculated)
  • GPU性能如何估计(⚡ How GPU Performance is Estimated)
  • 模型重量被装入一次,并留在记忆中。
  • 官网链接了 GitHub 仓库(https://github.com/erans/selfhostllm)

适用场景

如果你有以下需求,可以试试 Selfhostllm.org:

  • 大模型 API、推理、RAG 与开发框架
  • 软件开发、原型搭建和技术集成
  • 示例:(8192×7GB×0.2)/1000=11.47忏悔每)。
  • 每个主动请求的注意力缓存都需要这个内存。

使用建议:

  • 不要把密钥、内部代码等敏感信息直接粘贴给第三方工具。
  • 让 AI 生成代码后,先在本地或测试环境跑通,再合入正式项目。

主要面向:开发者、技术团队以及想快速做出原型的产品人员;需要 API 或二次开发的开发者。

优点

  • 有公开的 GitHub 仓库,可查看代码或参与社区
  • 功能聚焦在模型 API 与开发平台方向,定位明确

局限

  • 官网以外文为主,中文用户需要借助翻译
  • 首页未看到公开价格,费用需注册或咨询后才能确定
  • 作为第三方工具,涉及敏感数据时需先查看其隐私政策

价格

未在官网首页找到公开价格信息,请以官网为准。

站点基础信息

注册信息来自 RDAP,查询的是可注册主域名,不一定等于产品子域名。流量和受众只在配置了数据源或管理员手工填写后显示,没有数字就写暂无数据。

域名与 WHOIS

书签主机名
selfhostllm.org
WHOIS 查询域名
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注册商
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注册日期
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到期日期
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注册人国家/地区
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来源:尚未抓取

访问与受众

月访问量
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全球排名
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跳出率
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受众
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